认知车联网中频谱感知技术的研究

发布时间：2020-04-21 05:18

【摘要】：随着智能交通系统的快速发展,人们对道路安全业务和车载娱乐服务的要求越来越高,各类车载通信业务爆发式增长,导致了用于车载自组网通信的无线电频谱资源的匮乏。为了解决这一问题,将认知无线电技术引入到车载自组织网络中。认知无线电技术可以机会性地接入授权频段中未充分利用的部分,为车载通信提供额外的频谱资源。频谱感知技术是认知无线电系统中实现授权频谱资源再利用的首要环节。本文首先介绍了认知车联网(Cognitive Radio enabled Vehicular Ad-hoc Networks,CR-VANETs)中频谱感知技术的相关知识,提出现有频谱感知技术的局限性和所面临的挑战。针对传统频谱感知技术在车联网环境下的不足之处进行改进,提出了两种适合车载通信环境的频谱感知方法,具体内容如下:1、提出了一种基于模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)的动态双门限能量检测算法。认知车辆的移动性导致了车载通信环境的动态变化,不同路段接收到的噪声功率也随之变化,现有能量检测算法需要信噪比等其他先验信息来获取门限值,不能适应快速变化的车载通信环境。针对这一问题,利用认知车辆本地历史感知数据,提出基于FCM的动态双门限能量检测算法,通过FCM算法在动态变化的网络环境中自适应地获取能量检测的检测门限,针对噪声不确定性对单门限检测带来的不良影响,引入双门限检测方案,对不确定区域的检测统计量也进行判决,保留更多的感知信息。仿真结果表明,所提算法在车载通信场景中具有很好的自适应性,检测性能更好。2、提出了一种基于车辆位置和相关性的协作感知算法。由于单节点频谱感知技术存在很大的局限性,引入协作感知来提高系统的检测性能。协作感知需要同时考虑感知性能和系统开销,实现它们之间的良好折中。本文基于车辆位置和相关性进行协作节点选取,考虑路径损耗和阴影效应的影响,保证感知性能的同时尽可能选取较少的感知节点参与协作;接着提出一种介于硬判决融合和软判决融合之间的数据融合方法,参与协作的认知车辆上传2bit的本地感知信息到路侧单元,路侧单元进行线性加权融合判决。本文在车辆移动的场景中对所提的算法进行了仿真实验,与现有频谱感知算法相比得到了很好的改进,取得了感知性能和感知开销的折中。
【图文】：

在很多高大的建筑物，单个认知车辆在进行频谱感知时，主用户信号发很容易被一些高个宽阔的建筑物遮挡，受到路径损耗、阴影效应等的影用户信号强度很弱，检测的授权频段很容易被误判为空闲，从而导致隐户通信系统产生干扰。作频谱感知技术的引入是就是为了有效地解决上述问题，，提高频谱感知频谱感知是利用不同位置的认知用户对感兴趣频段进行频谱感知，之决准则进行联合判决，提高频谱感知的准确性、可靠性。协作频谱感知集增益提高系统的感知性能，同时还能在一定程度上降低对单个感知节要求。协作频谱感知技术分类据认知用户共享本地感知信息的方式，将协作频谱感知技术分为集中式协作感知、中继式协作感知。

第二章 频谱感知技术的基本理论集中式协作频谱感知技术中，存在一个融合中心（FC），起控制、协调、数据融作用，认知车联网中通常选取路侧单元（RSU）作为融合中心，如图 2-9 所示。R取感兴趣的频段通知参与协作的认知车辆进行频谱感知，然后接收各个认知车辆的检测数据，最后 RSU 应用一定的融合准则对接收到的感知数据进行融合判决，并终的判决结果反馈给认知车辆。集中式的架构中，融合中心肩负着至关重要的作融合中心的运算性能、稳定性等也有严格的要求。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN925;U495

【参考文献】

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本文编号：2635406